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1. 代谢组学 表达量数据预处理 简介

1、代谢组学 表达量数据预处理 简介

数据归一化是将数据映射到特定范围之内再进行处理，有利于便捷快速的运算。数据归一化是数据预处理重要一步，可消除样本处理、浓度差异、仪器偏差等统误差。代谢组学常用数据归一化方法：中位数、平均数、总和、指定样本和内参。

一般有如下几点： 数据预处理。如缺失值过滤填充、数据归一化等。 数据质控。包括CV分布、QC等。 统计分析。包括单变量、多变量等。 功能分析。包括Pathway、网络分析、Biomarker筛选等。

本部分分析内容与常规代谢组学一致，主要针对代谢物含量开展单维与多维统计学分析、KEGG通路分析、表达量相关性分析、聚类热图、代谢物分类等分析。

代谢组学的研究方法：代谢组学研究一般包括代谢组数据的采集、数据预处理、多变量数据分析、标记物识别和途径分析等步骤。生物样品（如尿液、血液、组织、细胞和培养液等）采集后进行生物反应灭活、预处理。

预处理和质控代谢组学数据和从同一个体收集的额外分子数据，例如转录组数据。 选择适合高维数据的多元预测模型（如PLS、OPLS-DA或lasso）。在后续步骤中使用此模型。

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